如何使用 Dataframe 应用函数来规范化数据

Question

我正在尝试使用我已经获得的均值和标准值来规范化新数据。

t = np.array([[1,2,3],
     [4,5,6],
     [7,8,9]])

tt = np.array([[1,1,1],
     [100,100,100]])

a = pd.DataFrame(t, columns=['a','b','c'])
b = pd.DataFrame(tt, columns=['a', 'b', 'c'], index=['mean', 'std'])

def standardize(x, y):
    return (x - y.loc['mean']) / y.loc['std']

a.apply(standardize(a,b))

我想得到标准化的数据帧，每个值都是由'b' 数据帧的平均值和标准在每列上使用应用函数计算的

例如) a[0]['a'] = (a[0]['a'] - b['mean']['a']) / b['std'][a]

任何更好的方法也可以。 谢谢..

Answer 1

(a-b.loc['mean'])/b.loc['std']

如果您将b定义为b=bT ，则

(a-b['mean'])/b['std']

Answer 2

你已经拥有了。 使用standardize(a,b)而不是a.apply(standardize(a,b)) 。